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在这个快速变革的时代，人机共生已经成为不可避免的趋势，无论我们是否承认，人类与人工智能之间的边界越来越模糊。面对这种趋势，我们不能袖手旁观，更不能盲目抗拒，而应该主动利用人工智能的发展优势，实现人机共生的良性互动。本书旨在为您揭示ChatGPT狂飙背后的人机共生之路，让您了解这个时代的变革如何影响我们的财富、工作和思维，领略人工智能的魅力，一同探寻人类与智能机器共同塑造美好未来的奥秘。相信在这个过程中，每个人都能获得独有的启示，迈向一个充满机遇与挑战的新时代。

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网络攻防是网络空间安全领域的一个重要研究方向。学好网络攻防技术不但需要掌握基础理论知识，而且需要通过实战演练加以检验。本书的内容主要包括网络攻防技术概述，网络扫描、监听与欺骗，口令攻防，拒 服务攻防，重放攻击，远程漏洞利用与木马攻防，Web攻防，网络入侵检测系统等。本书共8章，每章先讲解网络攻防理论，再将18个攻防案例穿插其中，从而做到理论联系实际。所有的实验案例均在基于VMware Workstation虚拟机上的Kali Linux和Windows 7两个系统中进行，使用开源的攻防软件平台或工具（包括Burp Suite、DVWA网络靶场、Metasploit、Snort等），便于实验场景的搭建和迁移。实验过程除了详细演示步骤外，还从网络协议分析、端口连接等角度对相应理论进行理解验证。本书在兼顾基础性的同时强调实践性，并提供丰富的配套资源，包括教学大纲、教学课件、教学进度表、微课视频、习题答案、实验报告模板、实验软件工具安装包等。本书可作为本科或高职院校网络安全、网络工程等专业相关课程的配套教材，也可作为网络安全爱好者的普及性读物，还可作为相关从业人员的参考书。

《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的积累，通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出，特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容，在介绍完编程和数据处理基础之后，探讨了监督学习（如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机）、集成学习以及无监督学习（如降维和聚类等）。值得一提的是，书的最后讲到了神经网络和深度学习的基本思想，探讨了人工神经网络、卷积神经网络和递归神经网络。 《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》适合零基础且希望了解和掌握机器学习的读者阅读与参考。

本书凝聚了作者多年的Python教学经验，内容通俗易懂，旨在剖析递归及其本质。本书不仅结合Python程序和 JavaScript 程序讲述编程的基础知识，还讲述如何利用递归算法计算阶乘，计算斐波那契数列，遍历树，求解迷宫问题，实现二分搜索，完成快速排序和归并排序，计算大整数乘法，计算排列和组合，解决八皇后问题等。 本书不仅适合开发人员阅读，还可供计算机相关专业的师生参考。

本书根据当前的教学改革形势，结合电子技术发展和教学现状而编写，围绕电子元件、电子电路典型应用，介绍电子技术的基本概念和各种电子电路的分析方法。全书共8章，主要内容包括：半导体器件、放大电路、集成运算放大器、直流电源、数字电路基础、组合逻辑电路、时序逻辑电路、数模转换器和模数转换器等内容。全书各节配有探究思考题，各章配有本章总结、自测题和习题，并通过二维码提供扩展阅读内容、Multisim仿真文件及章节习题答案等相关内容。

本书以案例为依托，展示解决实际问题时数学建模的强大能力，通过数学模型应用实例使学生了解数学知识在实际中重要的应用价值，主要内容包括数学建模概论和初等模型、高等数学建模案例、方程模型及解法、线性代数建模案例、概率论与数理统计模型、优化模型等，并对常用的数学建模软件安排实验进行学习。既可以作为学校课程的教程，也可以满足对数学建模有兴趣的读者学习数学建模知识的需求，使其更多地理解和掌握数学建模的思想和方法，学习计算机求解模型的过程和数学实验方法，提高其对数学理论和数学模型的认知能力。

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